Connectivity-aware virtual network embedding
Notice bibliographique
Résumé
The problem of ensuring virtual network (VN) connectivity in presence of multiple link failures in the substrate network (SN) is not well investigated in Network Virtualization (NV) literature. We name this problem as Connectivity-aware Virtual Network Embedding (CoViNE). Solving CoViNE will enable a VN operator to perform failure recovery without depending on the SN provider, similar to the IP restoration mechanisms in IP-over-WDM networks. There are two steps in solving CoViNE: i) finding the virtual links that should be embedded disjointly, and ii) finding a substrate resource efficient embedding that ensures the virtual link disjointness constraint. We present two solutions to the CoViNE problem. The first solution uses a heuristic to compute the disjointness constraint, while an optimization model is used for VN embedding. The second solution, in contrast, uses heuristic for both the steps, and thus can solve larger instances of the problem. We compare our solutions with a cut set based approach that ensures VN connectivity for a single substrate link failure. Evaluation results show that our heuristics allocate ∼15% extra resources on average compared to the cut set based optimal solution, and executes two to three orders of magnitude faster on the same problem instances.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».